Dataset Previews
First, initialize by adding tools and declare floating type
using GriddingMachine
using Plots
using Plots.PlotMeasures
ENV["GKSwstype"]="100";
FT = Float32;
predownload_artifact.(["GPP_MPI_v006_1X_8D", "GPP_VPM_v20_1X_8D",
"NPP_MODIS_1X_1Y", "canopy_height_20X_1Y",
"clumping_index_12X_1Y", "clumping_index_2X_1Y_PFT",
"land_mask_ERA5_4X_1Y", "leaf_area_index_4X_1M",
"leaf_chlorophyll_2X_7D", "leaf_traits_2X_1Y",
"river_maps_4X_1Y", "surface_data_2X_1Y",
"tree_density_12X_1Y"]);#=#=# ##O#- # ##O=# # #=#=-# # -#O#- # # -=#=# # # 0.0% 0.1% 0.3% 0.9% ## 3.0% ######## 11.2% ############### 21.5% ###################### 31.8% ########################### 38.1% ################################# 46.1% ####################################### 54.3% ############################################ 61.2% ############################################# 62.7% ################################################## 69.9% ##################################################### 74.9% ######################################################### 80.0% ############################################################# 85.2% ################################################################# 90.3% #################################################################### 95.4% ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # ##O=# # #=#=-# # -#O#- # # 0.0% 0.1% 0.3% 1.0% ## 3.5% ###### 9.4% ########### 15.6% ################ 22.3% ##################### 29.5% ########################## 37.2% ################################ 45.3% ####################################### 54.2% ############################################## 63.9% ##################################################### 74.0% ############################################################ 84.4% #################################################################### 94.6% ###################################################################### 97.8% ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # ##O=# # #=#=-# # -#O#- # # ############# 18.5% ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # ##O=# # #=#=-# # -#O#- # # 0.4% # 1.8% #### 5.6% ########### 15.7% ########################################## 58.4% ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # ##O=# # #=#=-# # -#O#- # # 0.2% ### 4.8% ############# 18.6% ###################################################### 75.5% ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # ##O=# # #=#=-# # -#O#- # # # 2.0% ####### 10.1% ############## 20.7% ################################################### 72.2% ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # ##O=# # #=#=-# # -#O#- # # ## 3.0% ####### 11.0% ##################### 30.5% ################################################################## 92.2% ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # ##O=# # #=#=-# # -#O#- # # 0.2% 0.9% ## 3.0% ####### 10.2% ########################### 38.5% ############################################################## 87.0% ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # ##O=# # #=#=-# # -#O#- # # -=#=# # # 0.2% 0.9% ## 3.0% ###### 9.6% ######################### 35.0% ############################################################### 88.9% ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # ##O=# # #=#=-# # -#O#- # # 1.0% ### 5.4% ########### 16.4% ######################################### 58.0% ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # ##O=# # #=#=-# # -#O#- # # 0.1% 1.3% ### 4.7% ########### 16.3% ############################################# 62.9% ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # ##O=# # #=#=-# # -#O#- # # 0.0% 0.1% 0.2% 0.8% ## 3.2% #### 6.8% ####### 10.7% ########## 14.8% ############# 19.3% ################# 24.0% #################### 28.6% ######################## 34.1% ########################### 37.9% ############################## 41.8% ################################ 45.5% ################################### 49.2% ##################################### 52.6% ######################################## 56.1% ########################################### 60.0% ############################################## 64.1% ################################################# 68.2% #################################################### 72.5% ####################################################### 76.7% ########################################################## 81.0% ############################################################# 85.2% ################################################################ 89.7% ################################################################### 94.0% ###################################################################### 98.4% ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # ##O=# # #=#=-# # -#O#- # # 0.1% 1.1% ## 3.2% ###### 9.6% ######################## 33.7% ######################################################################## 100.0%
Then, define a function to plot the dataset
function preview_data(ds::GriddedDataset{FT}, ind::Int)
# preview data
return heatmap(view(ds.data,:,:,ind)',
origin="lower",
aspect_ratio=1,
xticks=[],
yticks=[],
c=:viridis,
size=(700,300),
framestyle=:none)
end
function preview_data(ds::GriddedDataset{FT}, ind::Int, clim::Tuple)
# preview data
return heatmap(view(ds.data,:,:,ind)',
origin="lower",
aspect_ratio=1,
xticks=[],
yticks=[],
c=:viridis,
clim=clim,
size=(700,300),
framestyle=:none)
endpreview_data (generic function with 2 methods)
Leaf level datasets
Leaf chlorophyll content
LCH_LUT = load_LUT(LeafChlorophyll{FT}());
mask_LUT!(LCH_LUT, FT[0,Inf]);
LCH_LUT = regrid_LUT(LCH_LUT, Int(size(LCH_LUT.data,2)/180));
anim = @animate for i ∈ 1:size(LCH_LUT.data,3)
preview_data(LCH_LUT, i, (0,80));
end
gif(anim, fps=5)Leaf nitrogen content
LNC_LUT = load_LUT(LeafNitrogen{FT}());
mask_LUT!(LNC_LUT, FT[0,Inf]);
LNC_LUT = regrid_LUT(LNC_LUT, Int(size(LNC_LUT.data,2)/180));
preview_data(LNC_LUT, 1)
Leaf phosphorus content
LPC_LUT = load_LUT(LeafPhosphorus{FT}());
mask_LUT!(LPC_LUT, FT[0,Inf]);
LPC_LUT = regrid_LUT(LPC_LUT, Int(size(LPC_LUT.data,2)/180));
preview_data(LPC_LUT, 1)
Specific leaf area
SLA_LUT = load_LUT(LeafSLA{FT}());
mask_LUT!(SLA_LUT, FT[0,Inf]);
SLA_LUT = regrid_LUT(SLA_LUT, Int(size(SLA_LUT.data,2)/180));
preview_data(SLA_LUT, 1)
Vcmax
VCM_LUT = load_LUT(VcmaxOptimalCiCa{FT}());
mask_LUT!(VCM_LUT, FT[0,Inf]);
VCM_LUT = regrid_LUT(VCM_LUT, Int(size(VCM_LUT.data,2)/180));
preview_data(VCM_LUT, 1)
Stand level datasets
Canopy height
CHT_LUT = load_LUT(CanopyHeightGLAS{FT}());
mask_LUT!(CHT_LUT, FT[0,Inf]);
CHT_LUT = regrid_LUT(CHT_LUT, Int(size(CHT_LUT.data,2)/180));
preview_data(CHT_LUT, 1)
Clumping index
# global clumping index
CLI_LUT = load_LUT(ClumpingIndexMODIS{FT}(), "12X", "1Y");
mask_LUT!(CLI_LUT, FT[0,1]);
CLI_LUT = regrid_LUT(CLI_LUT, Int(size(CLI_LUT.data,2)/180));
preview_data(CLI_LUT, 1, (0.4,1))
# global clumping index per PFT
CLI_LUT = load_LUT(ClumpingIndexPFT{FT}());
mask_LUT!(CLI_LUT, FT[0,1]);
CLI_LUT = regrid_LUT(CLI_LUT, Int(size(CLI_LUT.data,2)/180));
anim = @animate for i ∈ 1:size(CLI_LUT.data,3)
preview_data(CLI_LUT, i, (0.4,1));
end
gif(anim, fps=1)Gross primary productivity
# GPP MPI
anim = @animate for year ∈ 2001:2019, i ∈ 1:46
GPP_LUT = load_LUT(GPPMPIv006{FT}(), year, "1X", "8D");
mask_LUT!(GPP_LUT, FT[-100,Inf]);
preview_data(GPP_LUT, i, (0,10));
end
gif(anim, fps=20)